車商錄取率僅20％！QUOTZ瞄準嚴苛的高階二手車市場，如何靠「LINE競標」賣車？|數位時代 BusinessNext

新加坡商線上車輛競標平台QUOTZ（拍車網）在今年6月進軍台灣，帶來全新的C2B賣車運作模式，並在台灣推出獨家的「LINE競標」，搶攻高階二手車交易市場。

過去，當消費者有賣車的需求時，要自行找信任的車商估價、販售，或者是找賣車業務協助處理，QUOTZ就是要成為未來消費者賣車時會想到的第一品牌。QUOTZ先聚集了上百家有意收購二手車的車商，並自營鑑定廠，消費者的愛車經過QUOTZ鑑定後上架，就可以一次面對上百家二手車車商，有機會獲得比想像中更高的賣價。

看準台灣高階車輛交易市場，要當二手車交易的「信任」核心

據交通部統計，自2019年開始中古車每年的過戶量都超過70萬輛，至2021年更突破80萬輛門檻；2022年的1～9月中古車成交量的成長率也有8%的漲幅。再加上過去2年全球疫情嚴重導致晶片、原料不足，以及俄烏戰爭以及中國上海封控影響，造成新車短缺、候車期過長，進而促使二手車需求激增。

「但是買賣車最大的痛點，就是信任。」 QUOTZ台灣總經理彭建彰（首圖）說。車商害怕買到問題車、消費者害怕被騙，以過低的價值出售愛車，都是二手車交易容易出現的信任問題。

而來自新加坡、背靠新加坡第一大汽車媒體SgCarmart所衍生出的QUOTZ，就是要靠獨特的「C2B平台」（顧客到企業端）模式打出一條新的道路。

QUOTZ先找來上百家車商到平台，並自行建立鑑定廠，提供300項鑑定項目，包含道路測試、專業漆膜儀、內裝鑑定等。鑑定完成後，QUOTZ會發出證書與評比（從A+～C不等），讓平台上的車商進行競標。在交易過程中，會以第三方履約控管的方式進行，款項由QUOTZ作為第三方進行價金保管、稅費繳付、過戶及結算轉帳等事務。

不過，其實市場上也存在其他二手車交易平台，如泰汽車旗下的勁拍、裕隆汽車旗下的行將等，彭建彰表示，「現存的平台大多聚焦在中階車款，但是QUOTZ的目標是高階車款。」看準高階車款對於信任更加講究，QUOTZ希望能藉此殺出一條不同的路。

現在QUOTZ已服務超過600位車主（並非全部都是交易者）、30%以上皆為高階車款、超過百家合作車商，在商業模式方面，QUOTZ會向消費者收取新台幣2,500元的鑑定費用，並向車商收取2%成交費用的手續費。而伴隨著二手車交易帶來的保險與借貸，並不是QUOTZ現階段瞄準的產品線。

值得注意的是，彭建彰表示，其實有500間車商洽談希望可以參與競標，但是QUOTZ非常嚴格篩選車商，不僅評估是否有專售豪華車經驗，更在意是否正派經營，因此錄取率僅20%，「我們並非市場上的破壞者，而是想與既有的二手車商成為夥伴，一起優化顧客體驗。」

而正如彭建彰所說，二手車交易一切的核心與痛點都在於「信任」，扮演第三方的QUOTZ必須要持續完成交易，才有機會打開名聲、口碑並證明自己。對此，QUOTZ先從數位廣告與實體電視廣告下手，試圖先獲得消費者更多的關注。

為台灣市場獨創「LINE競標」功能

回到QUOTZ本身，其在2007年於新加坡成立，近年逐步在東南亞市場佈局，台灣是新加坡之外的亞洲首站。

彭建彰認為，二手車市場有3大階段：

第一階段：如柬埔寨，高度依賴二手車；

第二階段：新車成長快速、二手車市場快速發展，如印尼、菲律賓、越南

第三階段：新車飽和期、二手車市場趨近成熟，如日本、新加坡、台灣、泰國

也因QUOTZ認為台灣二手車交易趨近成熟，才選擇進入台灣市場。同時，也因為QUOTZ觀察到台灣高階車主對二手車接納度高，因此才聚焦進攻頂級車市場。

而QUOTZ也為了台灣市場獨家開闢「LINE競標」功能，過去他們曾經試用網頁或App的模式，但是台灣消費者接受度始終不高，才會使用LINE做為競標平台。

消費者鑑定完成確定要販售車輛後，車商可以從LINE上接獲訊息，並用手機行動下標、出價；消費者同樣可登入平台，即時關注競標過程。根據QUOTZ的數據，目前平均每台車至少5家車商出價競標、最快紀錄1小時得標、48小時完成過戶交車。

「我們的目標，是3年內年度交易量達到1,500台，並在台中、高雄跟東部拓點（鑑定廠），預計在5年後能在東南亞佔有一席之地。」彭建彰說。

責任編輯：錢玉紘

「過去我們教育教導學生如何從數據中找出標準答案，但在生成式AI的時代，標準答案往往是最廉價的。」臺大EiMBA執行長李家岩一語道破了這波商業典範轉移的核心。他認為，當資訊獲取邊際成本趨近於零，企業的競爭優勢已不再是單純的「掌握資訊」，而是「如何設計讓 AI 與人共同創造價值的流程」。這不只是一句口號，而是一場正在被驅動的轉型。從課程設計的邏輯重組，到學生創業專題的實戰演練，臺大EiMBA正將校園打造成一個允許失敗、快速驗證的「人機共創實驗場」。

告別標準答案，當教授變成「學習架構師」

「我們不再只是教導知識，而是設計學習。」李家岩指出，臺大EiMBA的課程正在經歷結構性的轉變。現在的教授角色更像是一位「學習架構師（Learning Architect）」，他們的任務不是單向輸出，而是設計出高強度的挑戰與情境，讓學生在解決問題的過程中，自然地將 AI 納入決策迴路。

以今年新開設的「雙軸轉型與人工智慧」課程為例，這並非傳統的技術概論課，而是場關於商業邏輯的壓力測試。學生不再只是繳交一份靜態的商業計畫書，反而被要求運用生成式 AI 輔助設計商業模式畫布（Business Model Canvas），甚至利用Vibe Coding技術讓不懂程式語言的商管學生，也能透過自然語言與提示工程，快速生成互動式的原型與操作介面來模擬市場反應。這項技術打破了傳統「文組企劃、理組執行」的藩籬，讓創意能即時轉化為可執行的程式碼。在這個過程中，AI 扮演的角色並非代筆的秘書，而是將概念具現化的加速器，以及最嚴厲的邏輯質疑者。

「這是我在課程中學到最深刻的一課，」臺大EiMBA二年級生、寵物百分百用戶體驗暨品牌行銷中心負責人鐘紫瀕分享道。身處近200人新創組織的高階主管，她坦言最初員工對 AI 充滿敬畏，甚至恐懼被取代。但在 EiMBA 的課堂上，她發現 AI 真正的價值在於「攻防」與「鏡像」。「老師設計了一種『沙漏式』的提問邏輯，迫使我們把策略餵給AI後，必須面對它無情的反問。」鐘紫瀕回憶，「這個市場假設有數據支持嗎？」、「你的競爭壁壘在哪裡？」這種高強度的追問，都是AI在對學員提出的挑戰，迫使她必須思考得比AI更深、更遠。「以前我們忙著找答案，現在我們學會如何設計出『連 AI 都沒想過的好問題』。AI就像一面鏡子，映照出我們思考邏輯上的盲點。」

數位孿生實戰，將「感覺」轉化為「數據決策」

除了策略層面的思維激盪，AI 在營運端的落地應用，更是讓許多直覺型創業者經歷了一場痛苦卻必要的轉型。臺大EiMBA一年級生、赤赤子設計師林宏諭對此感觸良多。

身處傳統服裝產業，過去他的經營模式多仰賴美感與經驗，「以前做決策就是憑感覺，甚至忙不過來時，連縫扣子這種小事我都自己跳下去做。」但在李家岩講授的「雙軸轉型與人工智慧」課堂上，他被迫面對冰冷的數據與流程，而這正是李家岩強調的「數位孿生（Digital Twin）」素養。

在虛擬世界中建立一個與真實工廠或商業流程一模一樣的模型，利用AI進行模擬與預測，是現代智慧製造的核心。對林宏諭而言這意味著必須將腦中抽象的「職人經驗」轉化為AI讀得懂的 SOP。「那段過程就像是被老師架著刀子往前走，非常痛苦，」林宏諭形容，為了讓 AI 能協助優化流程，他必須把每一個步驟定義清楚，無法再用「大概」、「憑感覺」含糊帶過。

雖然煎熬但成果是豐碩的。當感性的創意被裝進理性的數據框架後，林宏諭發現自己的決策不再是賭博，而是可被驗證的科學。「現在AI不僅幫我理清思緒，更像是團隊的外掛大腦。我開始能鼓勵員工使用AI釋放重複性勞動，讓大家能準時下班，去做更有價值的事。」這正是課程希望帶給學員的轉變，從「事必躬親的管理者」進化為「善用工具的跨域系統設計者」。

跨域共創，打破同溫層的「破壁效應」

如果說AI是另一位虛擬組團員那麼課堂上原本的同學們，就是來自多重宇宙的戰友。這裡匯聚了醫師、網紅、工程師、律師與傳產二代，如此多元的背景在AI的催化下，產生奇妙的化學反應。

李家岩特別提到了榮獲霍特獎（Hult Prize）肯定的「RiiVERSE」團隊。這個由臺大管院 EiMBA 與 GMBA 學生組成的團隊，成員涵蓋了時尚、行銷與創新創業等不同領域。他們利用舊衣回收再製技術，打造出循環經濟的生態圈。「這就是我們強調的跨域共創。」李家岩解釋，在過去，不同領域的專業人士溝通成本極高，但現在，AI成為了通用的翻譯機與黏著劑。

「AI不僅降低了技術門檻，讓文組生也能做Prototype，更讓理組生也能懂得商業敘事。」在這樣的環境下，創新不再是單打獨鬥，而是像RiiVERSE團隊一樣，結合理性與感性，共同回應全球永續（ESG）的艱鉅挑戰。

為了內心的狂熱，動手去做

然而，隨著AI涉入決策越來越深，一個核心問題浮現：在演算法能預測趨勢、生成文案甚至編寫程式的時代，人類領導者的價值還剩下什麼？「我們教的不是被AI取代，而是擴增智慧。」李家岩眼神堅定地說。他強調，未來的領導者必須具備三項關鍵特質：AI素養、跨域系統設計能力，以及科技人文的反思力。

其中最關鍵的，是懂得界定「自主邊界（Autonomous Boundary）」。領導者必須清楚判斷：哪些決策該放手讓 AI 自動化？哪些時刻必須保留人類的溫度與價值判斷？「例如在智慧工廠中，AI 可以預測機台何時需要維修保養，但『什麼樣的風險可以接受』、『我們要解決什麼社會問題』，這些涉及價值觀的決策，永遠需要人類來定奪。」李家岩補充道。

在李家岩眼中，真正的創新往往不是來自同類型人才的討論，而是從不同背景、不同世界觀的碰撞中誕生。「一個人能看到的只是片段，跨域合作才能讓問題完整。」他再次提到。對他而言，EiMBA 想培養的不是知道最多的人，而是能讓「各種智慧」一起工作的人。在AI與人類智慧並存的年代，領導者最重要的能力，不是掌握所有答案，而是打造一個能讓答案自然生成的組織環境。「未來需要的領導者是能整合技術與人、懂得跨域系統思考、也能『擇人(含機器人)而任勢』的人。」李家岩說，而這群充滿創業創新的管理者也將在未來商業戰場上奏出人機協作的新樂章。